В мире глубокого обучения PyTorch стал одной из самых популярных платформ для создания и обучения нейронных сетей. Хотя PyTorch известен своей производительностью с графическим ускорением, не у всех есть доступ к мощной видеокарте. В этой статье блога мы шаг за шагом рассмотрим различные способы установки PyTorch без графического процессора с использованием Anaconda. Итак, приступим!

Метод 1: использование Anaconda Navigator

1. Откройте Anaconda Navigator.
2. На вкладке «Среды» нажмите «Создать», чтобы создать новую среду.
3. Введите имя среды (например, «pytorch_cpu») и выберите нужную версию Python.
4. Нажмите раскрывающееся меню «Не установлено» и выберите «Все», чтобы отобразить все пакеты.
5. Найдите «pytorch» и выберите подходящую версию процессора.
6. Нажмите «Применить», чтобы установить PyTorch и его зависимости.

Метод 2: использование командной строки Anaconda

1. Откройте командную строку Anaconda.
2. Создайте новую среду, выполнив следующую команду:

   conda create -n pytorch_cpu python=3.x

   Замените «3.x» на нужную версию Python.

3. Активируйте вновь созданную среду:

   conda activate pytorch_cpu

4. Установить PyTorch без поддержки графического процессора:

   conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch

Метод 3: использование Pip

1. Откройте терминал или командную строку.
2. Создайте новую виртуальную среду:

   python3 -m venv pytorch_cpu

3. Активируйте виртуальную среду:
   • Для Windows:

     pytorch_cpu\Scripts\activate.bat

   • Для macOS и Linux:

     source pytorch_cpu/bin/activate

4. Установите PyTorch без поддержки графического процессора, используя pip:

   pip install torch torchvision

В этой статье мы рассмотрели три различных метода установки PyTorch без поддержки графического процессора с использованием Anaconda и pip. Независимо от того, предпочитаете ли вы графический интерфейс, такой как Anaconda Navigator, или инструменты командной строки, такие как командная строка Anaconda и pip, вы можете легко настроить PyTorch для использования только процессором. Теперь вы можете начать свой путь к глубокому обучению, не беспокоясь о требованиях к оборудованию графического процессора. Приятного кодирования!